制药与医疗行业稳健开展AI创新与数字化转型

随着2025年脚步的日益临近,医疗保健和生命科学领域的发展脉络愈发清晰。该领域正以稳健的姿态为持续转型与创新筑牢根基,既不会有突如其来的巨大变革,也不会发生重大战略转向,而是将工作重心聚焦于构建灵活且富有韧性的组织架构之上。据SAS预测,在2025年,医疗体系将沿着整合之路持续迈进,积极推动技术层面的现代化进程;医疗相关行业在遵守监管要求的前提下不断赢得公众信赖,患者及消费者在自身医疗保健方面将进行更为积极主动的规划与决策。

在数据与AI领域处于领导者地位的SAS公司,SAS医疗和生命科学领域的专家分享了他们对这些行业的现状及未来趋势的看法。

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针对性的AI应用拓展AI应用版图

从个性化的病患照护到加速药物研发周期,医疗与制药公司将全方位探索AI驱动型洞察落地的新方法,聚焦生态系统特定领域内AI应用的拓展深化。鉴于AI在生态系统多元特定场景中已彰显其价值,首席信息官、首席技术官、监管人员和行业领袖将编制企业AI策略指南,加强AI应用的管理与指导。

——SAS全球医疗保健与生命科学行业营销总监Alyssa Farrell

生成式AI深度应用于临床试验

随着数字化与标准化技术的发展,目前在临床试验方案中,已允许利用AI进行高质量信息的提取与生成工作,以助力创新药物的研发。在临床试验流程中应用生成式AI,不但能使医疗资源匮乏群体享受到优质的医疗保健服务,还可大幅提升临床试验申报效率,全面加速新模式与新方法的开发进程。

——SAS医疗保健与生命科学高级咨询总监Mark Lambrecht

医疗保健与制药行业进一步融合

如今,医疗保健与制药行业的协作程度远超以往任何时候,双方通过挖掘数据价值和交流见解,来推动患者护理水平的提升和医疗研发领域的进展。2025年,这种融合态势将彻底告别试验探索阶段,成为两大行业稳固运作的基石。然而,由于以往长期各自孤立发展,数据互操作问题依然是横亘在两者之间的关键阻碍。因此,在2025年,切实保障数据在各个系统之间自由且安全可靠的传输,将成为实现深度融合目标的关键。从患者角度来看,这一融合趋势预示着医疗保健服务与医学领域的进步将更为紧密地关联,进而为患者打造更加全方位的、协同一致的健康服务体验。

——SAS健康与生命科学副总裁Gail Stephens

医疗技术变革刻不容缓

尽管医疗保健技术已经取得了巨大进步,然而其体系中的诸多部分依旧处于零散与过时的状态,进行全面的数字化变革势在必行。无论是医院,还是研究实验室等各类医疗保健机构,都需要对自身的基础设施进行重新规划,采用适合的解决方案,对各类系统进行现代化变革和整合。然而,即便已经有了适合的工具,资金投入依旧至关重要。为了让医疗保健行业充分挖掘AI的潜力,就务必大量投资于基础设施建设,优先确保数据的完整性、安全性和可用性。

——SAS全球医学总监Steve Kearney

保险公司利用技术巩固公共卫生体系

鉴于新冠疫情给公共卫生系统造成巨大冲击,保险公司与公共卫生部门承诺将保持比以往更为畅通的沟通交流。数据的交互共享是此项工作的核心,随着互操作性的增强,双方将能够顺畅无阻的进行沟通。由AI驱动的分析和实时数据交换等技术进步,将进一步精简协作流程并加速决策进程。可以预见,在指标标准化与共同投资的过程中,更多的共同职责将逐步成型,从而优化医疗健康服务。

——SAS医疗保健与生命科学解决方案总经理、医学硕士Amanda Barefoot

公民和消费者推动智能健康技术的应用

为响应《欧洲健康数据空间条例》提案,医院将致力于打造跨境安全共享患者医疗数据的能力,从而推动实现医疗成效并构建全新研究范式。由此将引发一场健康技术领域的变革,促使诸多消费类应用程序涌入市场,搭载可穿戴设备数据以及患者过往与当前的健康状态数据。患者、会员等广大公民将提出需求,期望以更智能化的方式使用自身医疗保健数据。

——SAS欧洲、中东和非洲地区医疗保健行业负责人Christian Hardahl

数据管理仍然是首要任务

当前,数据正变得日益复杂,监管要求也在持续提高,人们愈发认识到数据资产的重要价值,纯净且优质的数据的价值更是不可估量。在此背景下,稳健的数据管理将再度成为核心要务。企业将借助基于云的数据与AI平台,强化数据管理实践。这类平台能够无缝连接企业内的各类数据(如临床数据、真实世界数据、商业客户数据),在数据清洗、质量控制以及数据管理等环节实现自动化操作,从而提升生产效率。这样既能加速业务进度、优化业务流程,又能在整个制药生命周期内强化以患者为中心的理念。

——SAS生命科学行业咨询负责人Brittany Shriver

公共卫生事务全球化推动跨部门合作

政府卫生机构将对诸多成功案例进行考察,并推行在广泛地域范围内皆具适用性的项目,以此实现创新发展和技术层面的现代化革新。同样地,创新也将推动分析技术在政府卫生领域的新型应用。公共部门、私营企业和教育机构将携手合作,共同探索出全新的途径,对危及人类健康的疾病进行检测、模拟和预测。

——SAS国家公共卫生顾问兼流行病学家Meg Schaeffer

AI驱动的自动化重塑临床工作模式

临床工作将高度重视AI与自然语言处理技术的运用,从而对现有流程进行重新构思,并实现对重复性事务的自动化操作。这将显著改善临床工作,使临床医师的时间与专长得到同等重视。临床医师将在执业许可范围内充分施展专业技能,而无需再将精力耗费在那些与病患无关的琐碎事务上。

——SAS医疗保健执行顾问、注册护士Heather Hallett

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编辑：rwzh4